JMP's Graph Builder can generate dozens of types of charts, but it always starts with some form of dot plot. The idea is to show the data in its most basic representation, one dot per row. Beyond the familiar scatterplot form with two continuous variables, dot plots adapt to many situations: with any combination of continuous and categorical variables, with univariate data, with multivariate data and with small or medium sized data sets.
ただし、1つの状況では、データが不明瞭になったり歪んだりすることを犠牲にしても、ドットプロットは常に棒グラフに置き換えられます。1つの連続変数、1つの組み合わせにつき1つのデータ値を持つ1つのカテゴリカル変数。さらに別の切り詰められた棒グラフを見た後、私はなぜTwitterで疑問に思い、データ視覚化教育者でありコンサルタントのNick Desbarats氏からも同様の考えを見つけました。実用的なレポート 。私たちはこの記事とチームを組むことにしました、そしてこの次のセクションで、ニックは彼の教育経験から問題を組み立てます。
何プロット？
Stephen Few'sを教えるときに私がカバーするチャートタイプの1つ数字を見せてコースクリーブランドドットプロット（先駆的なデータ可視化研究者William S. Clevelandにちなんで名付けられたもの）は、
あなたが私のワークショップ参加者の大部分のようであるならば、しかし、あなたはこのチャートタイプを認識しません。参加者に以前に見たことがあるかどうかを尋ねると、通常、0％から10％の手のところで上昇します。上がる少数の手の直後に、はるかに多数の眉毛が必ず下降します。参加者の顔に対する支配的な感情は間違いありません。混乱しています。
あなたも混乱しているなら、私に説明させてください：上のチャートは本質的に7本のバーを持つ水平バーチャートですが、各バーの終わりはドットで示され、バーは取り除かれています。棒の代わりにドットを使うのはなぜですか？棒を使用した場合、チャートは次のようになるためです。
このような棒グラフは、たとえば、ブラジルの記録がインドネシアの記録の約2倍であるため、棒の長さが約2倍になるため、誤解を招く可能性があります。バーの下の値のスケールを見ると、それが真実に近いとは言えないことがわかります。この知覚的な問題が、ゼロを含まない量的尺度の棒グラフが正しい理由です。ベストプラクティス 。これを解決する1つの方法は、スケールをゼロから始めることです。
これは知覚的に安全ですが、この特定のデータでは、値が非常に近いため、値の違いを確認するのは困難です。ただし、ロングジャンプレコードを比較している場合、わずかな違いが非常に重要であるため、このグラフはこのデータを視覚化するための非常に効果的な方法にはなりません。これらの値の違いが明確に見えるようにするだけでなく、人々が視覚的にそれらを誤解させる危険性がないように、これらの値をどのように視覚化することができるでしょうか。クリーブランドドットプロット：
ドットプロットで比較するバーの長さがないため、たとえばブラジルの記録がインドネシアの記録の2倍であると視聴者が誤って認識するリスクははるかに低くなりますが、値の間のわずかな違いもはるかに明確にわかります。そして簡単に。私が言ったように、便利です。
はい、私のワークショップ参加者が経験する混乱は短命です。30秒の説明の後、眉毛が戻ってきて静かな「おお…」が部屋から上がってきます。そして、はい、私の説明がなくても、ほとんどの参加者は最終的にそれを理解するでしょう。ドットプロットがどのように機能するか、そしてそれらがどれほど有用であるかを理解しているにもかかわらず、参加者はそれらを使用することをやめます。
混乱の潜在的な原因
ドットプロットに精通している私達にとっては、これは奇妙に思えます。棒グラフや折れ線グラフ、あるいは散布図のように直観的にわかりにくい他の種類のグラフを理解しているのに、同じくらいの人が問題を抱えていないのに、なぜ多くの人がドットプロットを理解できないのでしょうか。初めてドットプロットを見ることに反応している何千人もの人々を観察した後に、要因の組み合わせは現在もっともらしいようです：
- 散布図のようになります。多くの人が最初に彼らが見ていると仮定しているようです散布図おそらく、2次元空間に配置された特徴的なドットが散布図であることを他のほとんどすべてのチャートが見てきたからです。両方の軸が量的ではないので、彼らは混乱します、そして彼らは彼らが彼らが見ているものを理解し始めることさえできる前に彼らの散布図の仮定が間違っていたことを理解しなければなりません。散布図の仮定が間違っていることに気付いていない場合は、チャートが散布図であり、チャートの設計者が自分のしていることを知らなかったと結論付けます。
- 棒グラフになっているはずです。視聴者がドットプロットのしくみを正しく把握していると、グラフ作成者がなぜ棒の代わりにドットを使用したのかわからないので、彼らは自分の理解を疑うかもしれません。彼らは、たとえそれが正しいとしても彼ら自身の「これは棒グラフのような」解釈に疑問を投げかけるかもしれず、彼らが何も見逃していないにもかかわらず彼らが見逃しているのは疑問に思う。
- 「測定方向」はすぐにはわかりません。上のサンプルチャートでは、各ドットの水平方向の位置だけが定量値を表し、垂直方向の位置はそうではないことがすぐにはわかりません。これは円形のドットの形と関係があるかもしれません、それはその「測定の方向」が水平、垂直、または両方であるかどうかに関する視覚的な手がかりを与えません。
- ガイドラインは期待に反するものです。上記の例の細い水平のガイドラインが、視聴者の最初の混乱を助長している可能性があります。ラインは各ドットをそれに対応するカテゴリー名と関連付けることをより簡単にし、エラーを起こしにくくしますが、ニックのワークショップ参加者からのコメントと質問はこれらのラインが初めて：
- 参加者が以前に見た可能性がある他のほとんどすべてのグラフでは、細い水平線の存在は、垂直各マーク（ドット、バーなど）の位置は、その定量値をエンコードします。つまり、グラフ上の高いまたは低いマークは、多いまたは少ない数量を表します。ただし、上のドットプロットの例は、水平線が含まれているため、その予想に反していますが、水平線が多くの人々に示唆するかもしれないようにその垂直位置ではなく、その定量的な値を示す各ドットの位置。
- 彼らの心の中では、そのような線はカテゴリー尺度ではなく常にグラフの量的尺度に関連しているので、最初は線が「間違った方向に進んでいる」と考える人もいます。カテゴリカルスケールに関連付けられた線を見ると、グリッド線がどのように機能するかについての理解が間違っているか、少なくとも狭すぎると気づくまでグラフを理解できないため、一部の人が見逃してしまうようです。
- 時系列ドットプロットのようになります。垂直ドットプロットに初めて遭遇したときは…
...時々ドットプロットを見ていると最初は想定しているように見える人もいますが、横軸が時間ではないことがわかると混乱します。彼らは彼らが彼らが何を見ているのか理解することができる前に彼らの時系列ドットプロットの仮定が間違っていたことを理解しなければなりません。
何でもできますか？
これらの問題はどれも上のグラフがドットプロットであるという事実から生じるのではなく、代わりに個々のデザイン要素ドットプロットの伝統的なデザインである、この特定のドットプロットデザインの（ドット形状、グリッド線の存在/方向など）。それでは、デザイン要素を変更することで、ドットプロットを初めて出会った人にとって「親しみやすい」ものにすることができるでしょうか。たぶん、彼らはまったく説明を必要としないほど十分に友好的？俺のドットプロットの代替案に関する最近のツイート Nickの考えを念頭に置いて、私たちはよりフレンドリーなドットプロットをデザインするためにこの記事に協力することにしました。そのため、私たちの再設計の主な目標は次のようになります。
- チャートが散布図でも時系列ドットプロットでもないこと、およびドットプロットを素朴なユーザーにとっては新しいグラフタイプであることをすぐに明らかにするためには、速度を落として方法を理解する必要があります。できます。
- 測定方向をより明確にする（水平ドットプロットの場合は水平、垂直ドットプロットの場合は垂直、散布図のように水平と垂直の両方ではない）。
- グラフが棒グラフと同様に機能することをより明確にするために。
それでは、クリーブランドのドットプロットのデザイン要素をどのように変更して、これらの再設計目標を達成し、ドットプロットをより見やすくすることができるでしょうか。最初は大まかに考えると、次のような変化が想像できます。
- カテゴリガイドラインを置き換える量的グリッドラインのように見えないものがあります。太くても細い線、シマウマの陰影、あるいは何もないかもしれません。
- 円形のドットマークを交換する測定方向（水平または垂直、ただし両方ではありません）を視覚的に示唆する形状を持ちます。パイプマーク（「|」）、フェードバーの終わり、またはペナントがあります。
- 定量的尺度のガイドを追加 。たぶん他のグラフと同じように振る舞う格子線、陰影、あるいはより多くのパディング、すなわち測定の方向に対して垂直で、ユーザーがチャートの中のマークの定量的な値をより正確に視覚的に推定することを可能にするのに役立つ。
代替案を探す
デザイン要素の可能な組み合わせはすぐに足し合わされます（または、「すばやく掛け合わせる」必要があります）。また、上記のオプションには、チャートのサイズ、向き、枠線などのデータ以外の変数も含まれません。以下のギャラリーは、私たちの幅広いオプションの組み合わせのほんの一部を紹介しています。データはウィキペディアのリストから来ています全国ロングジャンプ記録 。カテゴリの数を制御し、それでも妥当な値の広がりを提供するために、最大の人口を持つ国のみを表示します。結果として、優れたロングジャンプ記録を持つ小国は現れません。
カテゴリ数が多いと、マークを対応するカテゴリラベルに視覚的に関連付けることが難しくなるため、カテゴリ数が少ないチャートに最適なデザインの選択肢が、カテゴリ数が多いチャートのデザインと異なる場合があります。下のギャラリーは、多数のカテゴリを持ついくつかのデザイン要素の組み合わせを特徴としています。
考慮すべき設計選択の組み合わせがまだ十分にない場合と同様に、組み合わせに使用する向き（水平または垂直）もあります。
すべての可能なデザイン要素の組み合わせを表示することはできず、実験を奨励したいので、クールなインタラクティブを作成しました。観測可能なノートそれはだれでも設計要素の異なった組合せを試みることを可能にする。そのページでは、コントロールパネル（下のスクリーンショットを参照）を使用して、デザイン要素が変更されるたびに再生成されるサンプルチャートで、さまざまなデザインの組み合わせがどのように見えるかを即座に確認できます。
有望な再設計
自分自身でさまざまな組み合わせを試し、再設計の目標を念頭に置いた上で、以下のものがドットプロットを使用していないユーザーに最適なパフォーマンスを示すか、少なくとも従来のデザインよりも優れたパフォーマンスを示すと仮定しました。
約8カテゴリ未満のデータセットの場合：
私たちはこれらのデザインを支持した理由はいくつかあります。
- パイプとフェードバーマークの形状は、いくつかのリデザイン目標をサポートします。
- これらのマークの形状は、これらの種類のチャートでは従来とは異なる選択であるため、チャートが散布図または時系列ドットプロットではないことをすぐに明らかにします。ドットプロットを一度も見たことがないユーザーにとっては、そのマークはおそらくなじみのないものになり、新しい種類のチャートを習得する必要があることを示唆しています。
- それらは測定の方向がもっぱら水平方向であり、垂直方向ではなく水平方向と垂直方向の両方であることをよりすぐに明らかにします。褪色したバーマークは、（値がすべて負である場合にそうなるであろうより少ない絶対量とは対照的に）より右側のマークがより大きな絶対量を表すことをさらに明白にする。
- 彼らは視覚的に棒の終わりを示唆しています、それはチャートを解釈する正しい方法を示唆しています。「フェードバー」マークはこれをさらに明白にします。
- 定量的グリッドラインと間違われる可能性のあるカテゴリガイドラインはありません。ユーザーが非常に高い精度で値を視覚的に推定する必要がある場合は、混乱を招くことなく定量的グリッド線を追加できます（実際、定量的グリッド線は測定方向を視覚的にさらに強化するため、初期の理解に役立ちます）。
- 値は棒グラフのように異なる2次元位置で異なる長さではないマークとして表示されるため、これらのデザインはClevelandドットプロットの主な利点を維持します。ゼロを含めないでください。「バー」型または「ニードル」型のカテゴリガイドを使用した場合、この利点は失われます。
視覚化されるデータが約8つ以上のカテゴリを持つ場合、マークとそれらのカテゴリラベルとの関連付けはより手間がかかり、エラーが発生しやすくなるため、何らかの形式のカテゴリガイドが必要になります。私たちの目には、太いが軽いカテゴリーガイドはパイプマークで最もうまくいき、細い区切り線は色褪せたバーマークで最もうまくいきました：
ただし、これらのデザインをドットプロットを使用しないユーザーで従来のデザインと比較してテストしたことはありません。したがって、これらは現時点での仮説にすぎません。ただし、上記の理由により、従来のドットプロット設計よりもパフォーマンスが向上したと考えられます。
あなたがコメントでどう思うか、あるいはデザイン要素の他の組み合わせがより親切なドットプロットになるかもしれないと思うならば、私たちに知らせてください。
